Signification statistique
Dans la vidéo, nous avons analysé le modèle sur les crabes fer à cheval en prédisant y avec weight. Dans cet exercice, vous allez évaluer la signification statistique des coefficients estimés, mais en utilisant plutôt width comme variable explicative.
Rappelez-vous que les coefficients nous aident à déterminer l'importance de la relation que nous cherchons à modéliser : un signe positif augmente la probabilité d'un événement à mesure que la valeur du prédicteur augmente, et l'inverse est vrai pour un signe négatif.
Le jeu de données crab est déjà chargé dans l'espace de travail.
Cette activité fait partie du cours
Modèles linéaires généralisés en Python
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# Import libraries and th glm function
import ____.api as sm
from ____.____.api import ____
# Fit logistic regression and save as crab_GLM
crab_GLM = ____('____ ~ ____', data = ____, family = sm.families.____).____
# Print model summary
____(____.____)